コピー Xでの現在の[topic]に関する議論を検索 要件： - 過去24時間の投稿に注目 - トレンドのハッシュタグを含む - これについて議論している主要な意見リーダーを特定 - エンゲージメント指標を表示 - コンセンサスと論争の要約 トップの発見についてX投稿リンクを提供してください。

コピー 現在のXトレンドを分析：トレンドトピック：[X] 1. トレンドはいつ始まったか？（タイムスタンプ） 2. 誰が始めたか？（影響力のあるアカウント） 3. 現在の速度（時間あたりの投稿数） 4. 感情の分布 5. 地理的な広がり 6. 予測される軌道（持続するか？） 異なる視点を示す代表的な投稿を含めてください。

コピー [brand/topic]のX上の感情を追跡 比較期間: - 過去7日間 - 過去30日間 - 過去90日間 指標: - ポジティブ/ネガティブ/ニュートラル比率 - 感情の変化速度（変化率） - 感情変動の主要要因 - 注目すべきインフルエンサーの意見 感情のタイムライン可視化を作成。

コピー [topic]のインフルエンサーネットワークをマッピング 特定: - リーチ上位10名のインフルエンサー - 主要な増幅者（高いリポスト率） - 意見リーダー（最も引用される） - ネットワーククラスター（コミュニティ） - 情報の流れパターン 関係性を表示: 誰が誰に影響を与えているか？

コピー [domain]に関連する新興イベントをXで監視 検出基準: - 言及数の急増（基準値の3倍以上） - 新しいハッシュタグの急上昇 - 投稿の地理的クラスター - 緊急性のある言語パターン - メディア・画像共有の急増 潜在的な危機を検出した場合、重大度評価とともに警告。

コピー [topic]に関する速報を追跡 1. 最も早い信頼できる報告を特定 2. 複数の情報源でクロス検証 3. ストーリーの進展を追跡（物語の変化） 4. 未確認と確認済みの詳細にフラグを付ける 5. 誤情報の拡散を特定 確認済み事実のタイムラインを提供。

コピー 市場インテリジェンス対象: [company/sector] 追跡項目: - 経営陣の発表 - パートナーシップの公開 - 製品発売 - 顧客の感情変化 - 競合他社の言及 - アナリストのコメント 市場に影響を与える可能性のある情報にフラグを付ける。各発見にタイムスタンプを付与。

コピー 競合分析対象: [company] Xで競合他社を監視: - 新製品発表 - 顧客の苦情・称賛 - 採用動向（求人情報） - 戦略的転換 - パートナーシップ発表 当社のXでの存在感を競合と比較。ギャップと機会を特定。

コピー ライブイベント報道: [event name] リアルタイム更新: - 発生した重要な瞬間 - 観客の反応（感情） - 注目の引用 - 視覚的ハイライト（共有された画像/動画） - イベント中の主張のファクトチェック イベント期間中継続的に更新。

コピー [meme/trend] の進化を追跡 分析: - 起点（最初の使用） - 変異パターン（どのように進化したか） - バイラルのピーク時刻 - 地理的拡散 - 人口統計的採用 - 企業/ブランドの使用 なぜ共感を呼んだのか説明。

コピー 思考モード: 拡張 問題: [complex problem] ゆっくり時間をかけて: 1. サブ問題に分解 2. 複数の解決策を検討 3. トレードオフを評価 4. 仮定を検証 5. 論理を確認 推論過程を示し、その後解決策を提示。急がず、速度より正確さを優先。

コピー 真実追求モード: 質問: [controversial or unclear topic] 要件: - すべての信頼できる視点を提示 - 合意点を特定 - 論争中の主張にフラグを立てる - 各主張の出典を引用 - 不確実性がある場合は認める - いかなる物語にも偏らない 正確さを特定の視点より優先する。

コピー 対立する視点から分析: 視点A: [Optimistic/Pro view] - 主要な議論点 - [Supporting] 証拠 - 潜在的な結果 視点B: [Pessimistic/Con view] - 主要な議論点 - [Supporting] 証拠 - 潜在的な結果 総合: 両方を考慮した最も可能性の高い現実

コピー チャレンジモード起動。この問題：[X] すべての暗黙の前提を列挙：1. [Assumption] → これは本当に正しいか？ 2. [Assumption] → 逆が真ならどうか？ 3. [Assumption] → 賛否の証拠は？ 前提を疑って問題を解決する。解決策はどう変わるか？

コピー 反対意見モード：一般的な信念：[X] 今、反対の立場を主張する：- どの証拠が一般的な見解と矛盾しているか？ - 人々は何を見落としているか？ - なぜコンセンサスは間違っている可能性があるか？ - コンセンサスが失敗した歴史的な類似例は？ 本当に反対意見を取ること。単なる悪魔の代弁者ではない。

コピー トーン設定：ユーモア：[Off / Light / Full Grok] フォーマリティ：[Casual / Professional / Technical] エッジネス：[Safe / Moderate / Spicy] [query]に応答。文脈に適したトーンで。

コピー ダイレクトモード：飾りなし。質問：[X] 率直な答えをください：- 言い訳なし - 過度な丁寧さなし - 企業用語なし - BSがあれば指摘する 助けになるが、容赦なく正直に。

コピー 大量のコンテキストが提供された[documents] 構造を作成：- すべてのドキュメントの索引 - ドキュメント全体の主要テーマ - セクション間の相互参照 - 関連性による優先順位付け 回答時には引用してください：[Doc X, Section Y]

コピー 画像分析：[attached image] 抽出：- すべての可視テキスト - オブジェクトとその関係 - 色彩と構成 - コンテキストと設定 - 存在するデータ／チャート その後、[issue]に対応した改善版を生成してください。

コピー コードタスク: [description] 要件: 1. クリーンでドキュメント付きのコードを書く 2. エラーハンドリングを含める 3. 使用例を追加する 4. 主要な設計決定を説明する 5. エッジケースでテストする 言語: [specify] スニペットではなく完全に動作するコードを出力する。

コピー この決定をウォーゲームする: [X] 5つのシナリオを展開する: 1. 最良ケース: [何が起こるか] 2. 予想ケース: [何が起こるか] 3. 最悪ケース: [何が起こるか] 4. ブラックスワン: [予期せぬ結果] 5. 無行動ケース: [何もしなかった場合] それぞれの確率と影響を示す。リスク軽減策を含めた推奨決定を示す。

コピー 問題: [X] 基本原理に分解する: 1. 基本的な真実は何か？ 2. 単なる仮定/慣習は何か？ 3. 基本原理のみを使って解決策を再構築する 4. 従来のアプローチと比較する どんな革新が可能になるか？

コピー この問題は[Domain A]にある: [X] 以下で類似パターンを探す: - 自然/生物学 - 物理学/化学 - 歴史 - 経済学 - ゲーム理論 どんな移転可能な解決策があるか？ 最良のパターンを元の問題に適用する。

コピー 提案: [X] レッドチームモード: 1. すべての脆弱性を特定する 2. 競合他社はどのように攻撃するか？ 3. どのような規制上の問題があるか？ 4. どこで大失敗する可能性があるか？ 5. 隠れたコストとリスクは？ レッドチームの指摘に対応した強化版を提供する。

コピー 初期の信念: [X] 確信度 [Y%] 新しい証拠: [Z] ベイズ推論を用いて信念を更新する: - 事前確率 - 仮説に基づく証拠の尤度 - 更新された事後確率 計算を示す。信念はどれくらい変わるべきか？

コピー プロジェクト: [X] プレモーテム: 1年後に失敗した。なぜか？ 1. [Most likely failure mode] 2. [Second most likely] 3. [Overlooked risk] 各項目について: - 早期警告サイン - 緩和戦略 - 緊急対策計画

コピー 意思決定: [X] ツリーを作成: オプションA (40%) → 結果A1 (60%), A2 (40%) オプションB (35%) → 結果B1 (70%), B2 (30%) オプションC (25%) → 結果C1 (50%), C2 (50%) 各経路の期待値を計算。感度分析とともに最も高いEVを推奨。

コピー 最適化: [objective function] 制約: - 予算: [X] - 時間: [Y] - 資源: [Z] - 要件: [A, B, C] すべての制約を尊重しつつ目的関数を最大化する最適解を見つける。制約を緩和した場合のトレードオフを示す。

コピー データ: [raw information] 物語を構築: - 始まり: 文脈設定 - 中盤: 緊張/展開構築 - 終わり: 解決/結論 データを物語で記憶に残す。比喩と類推を使用。事実の正確さを維持。

コピー 議論: [X] マップ構造: 主張: [Main thesis] ├─ 前提1: [Supporting] │ ├─ 証拠: [Data] │ └─ 根拠: [Logic] ├─ 前提2: [Supporting] ├─ 反論1: [Counterargument] │ └─ 反駁: [Response] 最も強いリンクと最も弱いリンクを特定。

コピー [topic] を説明: 対象: [specify expertise level] - 技術知識: [None/Basic/Advanced] - 利用可能時間: [seconds/minutes/hours] - 目標: [Understanding/Decision/Action] 対象に合わせて説明を調整。適切な類推と深さを使用。

コピー From: [long document] エグゼクティブサマリーを作成: TL;DR: [1 sentence] 主要な洞察: [3 bullets] だから何か: [Why it matters] 次に何をするか: [Recommended actions] リスク: [Top 3 concerns] 合計200語以内に収める。

コピー 有効なJSONで返す: { "summary": "...", "confidence": 0.0-1.0, "recommendations": ["配列"], "risks": ["配列"], "data_sources": ["配列"] } マークダウンなし、JSON外の説明なし。

コピー 3つの形式で分析を提供: 1. ビジュアル: チャート/図の説明 2. エグゼクティブ: 3つの要点まとめ 3. テクニカル: データを用いた詳細分析 同じ情報を異なる形式で。

コピー 引用モード: 厳格 すべての事実主張には以下が必要: [Claim] → [ソース、日付、Xからの場合はリンク] 統計/数字: [Value] [ソース、タイムスタンプ] 引用: "..." [著者、投稿/記事] 出典なしの主張は不可。

コピー 事実を述べる前に: 1. 最新情報のためにXを確認 2. 複数のソースを照合 3. 新しさを検証（まだ有効か？） 4. 不確実性があればフラグを立てる 各主張にラベルを付ける: [VERIFIED] / [LIKELY] / [UNVERIFIED]

コピー 各主要な主張について、以下を提供してください: 主張: [statement] 信頼度: [0-100%] 根拠: [なぜこの信頼度か？] 信頼度を上げるには: [どの情報が必要か？] 不確実性については正直に。

コピー 応答後、バイアスを分析する: 潜在的なバイアス: - 確証バイアス: [Yes/No + 証拠] - 新近性バイアス: [Yes/No + 証拠] - ソースバイアス: [Yes/No + 証拠] - 選択バイアス: [Yes/No + 証拠] バイアスが見つかった場合、修正バージョンを提供してください。

コピー 解決策: [X] エッジケースに対するテスト: 1. 最小入力ケース 2. 最大入力ケース 3. Null/空ケース 4. 無効な入力ケース 5. 境界条件 すべてのケースに対応していますか？必要に応じて修正してください。

コピー V1: 初期応答 批評: [What's weak?] V2: 改良版 批評: [Remaining issues?] V3: 最終版 思考の進化を示す。

コピー 応答後: プロンプト品質: [Good/Could improve] より良い結果を得るために: 1. [Specific suggestion] 2. [Specific suggestion] 3. [Specific suggestion] 最適化されたプロンプト: [Your rewrite]

コピー 応答後: 信頼度マップ: ✓ 高信頼度: [X, Y, Z] ⚠ 不確実: [A, B] ✗ 不明: [P, Q] ギャップを埋めるために必要なもの: - [Specific information] - [Real-time data from X]

コピー 問題解決後: 抽出されたパターン: - 名前: [X] - 適用対象: [Problem types] - 手順: [Generic process] - 使用しない場合: [Exceptions] 類似問題: [3 examples]

コピー 問題: [X] 再帰: 1. これは基本ケースか？ [Yes/No] 2. いいえの場合、サブ問題に分割: - サブ問題A - サブ問題B 3. 各々を再帰的に解く 4. 解決策を組み合わせる 完全な再帰ツリーを表示。

コピー [our solution]をベンチマークする: - 業界標準: [Score] - ベストインクラス: [Score] - 競合A: [Score] - 競合B: [Score] パーセンタイルランキングを提供。ギャップと機会を特定する。

コピー 問題：[X] システム1（高速直感）：[迅速な回答] 信頼度：[%] システム2（遅い推論）：[詳細な分析] 信頼度：[%] 両者は一致していますか？もし違うなら、なぜですか？

コピー 解決策：[X] ストレステスト：- 軽度のストレス：[どのように反応するか？] - 大きなストレス：[どのように反応するか？] - ブラックスワン：[どのように反応するか？] 解決策は：脆弱 / 頑強 / 反脆弱？より反脆弱にするには？

コピー 問題：[X] 影響、コスト、時間、問題の80%を引き起こす20%の要因を特定します。解決策は高レバレッジ要因に集中します。最大のROIをもたらすのは何ですか？

コピー アクション：[X] 一次効果：即時の影響 二次効果：その影響の影響 三次効果：長期的な連鎖的影響 意図しない結果は？二次分析は推奨を変えますか？

コピー 各回答後：振り返り：- 何がうまくいったか？ - 何を改善できるか？ - 何を学んだか？次の反復：[実装する具体的な改善] 会話全体で学習を追跡します。